数据分析是指通过对百度竞价推广账户数据有目的地进行收集、整理和分析,发现账户中存在的问题,并根据问题制定相应的解决方案,以此来提高投入产出比。
说起数据分析,很多人只是装模做样地打开一个数据表格,然后盯着数据看。至于为什么要看这份数据报表,或许答不出个所以然来。
数据分析并不是说想看哪份数据就看哪份,它是有一套流程的,数据之间是有一定因果关系的。我们将数据分析方法总结为以下4 步,供大家参考。
1、数据分类
很多竞价员在面对错综复杂的数据时往往一头雾水,不知道该如何下手。
其实,在刚开始对数据进行分析时,建议先对数据进行分类。一般竞价数据可以分为 3 类,即账户数据、各种比率数据和各种成本数据。
01. 账户数据指消费额、展现量、点击量、抵达量、线索量等。
02. 各种比率数据指通过账户数据计算出的点击率、线索率、对话率等
03. 各种成本数据指通过账户数据计算出的点击成本、线索成本、对话成本等。
将数据分类后,利用 Excel 表根据不同维度收集、整理数据。
2、发现推广问题
当收集好数据后,便可以对数据进行分析,发现目前推广中所存在的问题。
在此可能很难单凭每天的数据变动就确定账户中存在的问题。因此,可以利用比重分析法进行分析。
首先按照维度进行划分,根据日期划分为上下两个维度,然后利用 Excel 中的数据透视表功能进行对比。
3、确定优化方向
比如账户目标为增量操作,那就可通过增加展现量或增加点击来达到目的。但到底是增加展现量效果好还是增加点击量效果好,不同优化方向产生的效果也会大相径庭。
这就需要进一步的分析去明确优化方向,比如可以采用假设法。
通过对不同的假设进行推理,发现增加展现量的效果要优于增加点击量的效果,那就可以进一步考虑,增加展现量都有哪些具体操作方法。
4、确定优化方案
增加展现量是最优化方向,那增加展现量的方法有哪些?常用的方法有加词、放匹配、删否词、提价。
但又有新的问题产生。加词应加哪些词?放匹配应放哪些词的匹配?删词又应删哪些词?这就需要进一步搜集相应数据从而确定一个具体的优化方案。
以加词为例。答案自然是加那些有点击有转化的词。所以就需要下载相应的搜索词报告,筛选出那些有点击有转化的词,然后拓词添加到账户中。
同理,提价、放匹配、删否词也是如此。
通过对收集的数据进行分析得出具体解决方案后,便可据此进行执行操作了。
以上,就是数据分析的 4 个步骤。先对数据分类,然后进行分析发现推广中的问题,再确定优化方向,最后根据优化方向确定优化方案。
数据分析是最后一步,也是最重要的一步。很多竞价员都会反思自己为什么做不好数据分析,答案也许恰是因为你不了解它。
所谓知己知彼,百战不殆,数据分析也是如此。只有了解它,才能更好地分析它、解决它。
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